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    <title>第四次Atlas小组任务发布区</title>
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<body>
    <h2>
        5月07日公告：
    </h2>
    <p style="color:darkred">
        1. 本周不召开例会。
    </p>

    <p style="color:darkred">
        2. 学习记录两周一收，截止时间为周六中午之前，依照小组/个人发在群里（两个都学的交两份，只学一个的交对应的那一份）。
    </p>

    <h3>
        第四次学习任务：（截止至5月21日上交学习报告）
    </h3>
    <h4>
        2-1. 深度学习
    </h4>
    
    <p>
        需要将书上的第5章的内容看完，不需要提交学习报告，只给出下列问题的回答即可（每个人单独提交带有自己名字的一份）：
    </p>

    <p>
        1) 将书上的“图5-29 Softmax-with-Loss层的计算图”中从L到a1的反向传播的计算过程写出，提交一张名为 <strong>“姓名+反向传播样例”</strong> 的图（可以手写拍照或公式输入）
    </p>

    <h4>
        2-2. ROS
    </h4>

    <p>
        阅读书上的第八课和第九课，并完成实操。
        <br>
        PS：可以将报告的内容简单描述为——书上xxx处的代码 + 操作截图
    </p>
</body>
</html>

<!-- 第四次任务
    <h4>
        2-1. 深度学习
    </h4>
    
    <p>
        需要将书上的3.5章-第4章的内容看完，不需要提交学习报告，只给出下列问题的回答即可（每个人单独提交带有自己名字的一份）：
    </p>

    <p>
        1) 为什么需要将输入数据扁平化(flatten，将二维图像或三维图像变为一维图像)之后再使用简单的神经网络(无卷积的)进行前向推理？
    </p>

    <p>
        提示：（输入(28,28)的图像，分为10类为例子）（中间的点为矩阵乘积运算）
        <br>
        扁平化之后输入数据在网络中的形状变化：(784, ) · (784, 50) · (50, 10) -> (10, )  【一张图像输入后被分为10类】
        <br>
        扁平化且同时输入多张数据(100张)在网络中的形状变化：(100, 784) · (784, 50) · (50, 10) -> (100, 10)  【100张图像输入后被分为100个10类】
    </p>

    <p>
        2) 损失函数和识别精度在作为网络的指标上的具体差别，以及为什么不能用识别精度作为网络学习的指标？
    </p>

    <h4>
        2-2. ROS
    </h4>

    <p>
        阅读书上的第六课和第七课，并完成实操。
        <br>
        选做任务：观看B站视频<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1Ci4y1L7ZZ?p=34&vd_source=1f7af2620486ca29411ec1345e2975a3">【Autolabor初级教程】ROS机器人入门</a>的P34 <strong>ROS架构之文件系统</strong>
    </p>
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